随机相遇提升的频繁项集挖掘算法：速度与精度兼顾

本文主要探讨了一种名为"基于随机相遇的频繁项集挖掘方法"的创新算法，它旨在解决当前频繁项集挖掘中存在的效率问题。在传统的频繁项集挖掘中，算法在执行数据库扫描和构建复杂数据结构时耗费大量时间，这导致了整体性能的低下。该算法的核心思想在于通过随机抽取原始事务集中的交易，形成新的事务集，然后比较新事务集中最小支持度与原事务集的最小支持度，以此来转换频繁项集挖掘的过程。 新算法在操作过程中，每次随机选择两个事务，取它们的交集作为新事务集的一部分。这样做的优势在于显著降低了时间复杂度和空间复杂度，因为处理的事务数量减少，且新事务集仍然保持了原始数据集的统计特性。通过调整算法参数，能够确保在新事务集上挖掘出的结果具有较高的准确性。作者通过实际应用，即在一个零售超市的交易数据集上进行测试，验证了该算法的有效性。 测试结果显示，随机相遇的频繁项集挖掘算法显著提升了挖掘速度，比传统方法快数十倍，同时其挖掘结果的准确性与现有算法相当，证明了算法在实际场景中的高效性和可靠性。本文的研究关键词包括数据挖掘、频繁项集挖掘、随机相遇算法以及最小支持度，这些概念都与本文核心内容密切相关。 该研究对于提高关联规则挖掘的效率和精度具有重要意义，特别是在大数据处理背景下，对于优化数据挖掘过程，减少资源消耗具有积极作用。此外，该工作还为后续的数据挖掘算法设计提供了新的思路和方法，推动了该领域的进一步发展。基于随机相遇的频繁项集挖掘方法在当前信息技术领域内是一个重要的研究进展。